基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统

本发明涉及基于分层注意力机制的分割引导型图像分类方法及系统，本申请设计了一种多层级特征协同机制，采用双向掩码校准方法抑制图像中的无关背景噪声干扰，恢复被漏检的前景特征，继而提取了来自编码器不同深度的粒度ROI特征图；接着，通过引入判别采样注意力机制，并行地从各粒度ROI特征图中采样判别性特征，并生成各粒度对应的增强ROI特征图及判别性特征的空间特征权重图，最后，采用多粒度加权融合策略融合不同粒度增强ROI特征图，从而能够同时依据细节纹理和高级语义进行综合判断，避免了单一粒度特征信息的不足，从而做出更全面、更精确的分类决策。